英伟达雄起：要构建世界上没有嘅嘢，唔会开发量子计算机

转载：本文来自腾讯科技，作者：金鹿 ，转载经授权发布。

作为老牌芯片巨头，英伟达近期动作唔断，包括斥资400亿美元收购芯片设计公司ARM，发布‌首款基于ARM架构嘅数据中心处理器Grace、可以测试使用英伟达AI芯片嘅自动驾驶汽车嘅平台Omniverse、客户可根据需要免费租用嘅DGX Station迷你超算、用于数据中心计算嘅Bluefield 3数据处理单元(DPU) ，以及用于自动驾驶汽车嘅Atlan芯片等。

显然，英伟达正横跨多个领域布局，打造属于自己嘅“元宇宙”（metaverse，或称虚拟世界）。英伟达首席执行官黄仁勋最近接受媒体专访，阐述‌诸多帮助英伟达雄起嘅战略。

英伟达首席执行黄仁勋喺其年度GTC 2021大会上发表主题演讲

以下为文章正文：

芯片巨头英伟达首席执行官黄仁勋最近向注册参加其年度GTC 2021大会嘅18万名同会者发表‌主题演讲。佢喺会上发布‌英伟达横跨多个领域嘅新产品，以证明该公司已经变得足够强大，并将继续喺多个领域保持领先地位。

喺演讲度，黄仁勋描述‌英伟达正喺度开发嘅开放式虚拟协作平台Omniverse，佢被视为工程师版本嘅“元宇宙”（metaverse，或称虚拟世界）。英伟达已经喺呢个项目上花费‌数亿美元资金，Omniverse目前只专注于企业市场，已经获得数百家企业喺支持。该项目基于3D数据共享标准Universal Scene Description，该标准最初由皮克斯创建，后来被开源。Omniverse是英伟达可以测试使用其AI芯片嘅自动驾驶汽车嘅平台，所有合作伙伴都将能够喺汽车投入之前对其进行测试和设计。

同样哋，黄仁勋还介绍‌名为Grace嘅CPU，呢是其首款基于ARM架构嘅数据中心AI处理器；新嘅DGX Station迷你超算，客户可以根据需要免费租用佢们，以用于较小嘅计算项目；用于数据中心计算嘅Bluefield 3数据处理单元(DPU)，以及用于自动驾驶汽车嘅新Atlan芯片。

黄仁勋最近接受媒体专访，谈到‌可以帮助英伟达雄起嘅战略，包括Omniverse对游戏和第啲行业嘅意义，英伟达斥资400亿美元收购ARM嘅计划，强调加速计算将是其未来发展嘅新方向。英伟达重新将自己定位为计算平台，继续扩大其喺所有领域嘅领导地位，包括运行世界上最先进嘅数据中心、AI以及机器学习应用程序。

黄仁勋喺接受采访时首先表示：“我哋啱啱举办‌一场非常棒嘅顶级科技盛会（GTC 2021）。我希望你们能钟意我发表嘅主题演讲以及第啲演讲。我哋有超过18万注册参会者，是我哋有史以来参加GTC活动人数最多时嘅3倍。包括业内专家、研究人员和科学家喺内，我哋举办‌1600场演讲。演讲涵盖‌广泛嘅重要主题，从AI到5G、量子计算、自然语言理解、推荐系统、我哋呢个时代最重要嘅AI算法、自动驾驶汽车、医疗保健、网络安全、机器人以及边缘物联网等，呢啲演讲嘅主题范围之广令人震惊，但同样也令人感到兴奋。 ”

关于Omniverse，为游戏开发者设计虚拟世界

问：我知道Omniverse嘅首个版本将面向企业，但我感到十分好奇，你点样让游戏开发者接受呢种愿景。你系咪希望或期待游戏开发者喺Omniverse中构建自己嘅虚拟世界，并最终尝试喺Omniverse中托管消费者嘅元宇宙？亦或者，当Omniverse同游戏开发者关系更密切时，你系咪睇到‌唔同嘅前景？

宝马正喺度利用英伟达平台Omniverse建造数字工厂，以反映现实世界嘅情况

黄仁勋：游戏开发是当今世界上最复杂嘅设计领域之一。我预计，喺虚拟世界中设计嘅嘢将比喺现实世界中设计嘅嘢更多，而且其中好多嘢都系为游戏而设计嘅。佢们将是高质量、高保真和精确嘅，但将会有更多嘅建筑，更多嘅汽车，更多嘅船，更多嘅硬币等，噉里将会有太多嘅嘢需要设计。唔过，呢啲嘢并唔系设计来作为游戏道具嘅，而是被设计成真正嘅产品。对好多人嚟讲，呢会让佢哋觉得喺数字世界里和现实世界中一样真实。

Omniverse使游戏开发者能够跨越这条复杂嘅渠道工作，首先就是能够加强开发者之间嘅联系。有人喺为动画做索具，有人喺做纹理，有人负责设计几何体，有人喺做照明，所有呢啲设计流程嘅唔同部分都好复杂。但是而家，佢哋可以通过Omniverse进行连接。每个人都可以睇到第啲人喺做乜嘢，以每个人睇到嘅水平进行逼真嘅渲染。一旦游戏开发完成，佢哋就可以喺虚幻引擎上运行佢。呢啲虚拟世界可以喺各种设备上运行。但如果有人想要直接从云中流出，佢哋可以使用Omniverse来实现，因为佢需要几个GPU，而这代表住相当大嘅计算量。

Omniverse允许艺术家喺3D空间中设计酒店

噉就是我所睇到嘅技术前景。但喺Omniverse度，剩只是为游戏开发者设计虚拟世界嘅概念，就会畀佢哋嘅工作流程带来巨大嘅好处。

关于CPU雄心，专注于构建世界上没有嘅嘢

问：你宣布英伟达目前嘅处理器以高性能计算为目标，特别关注AI领域。你系咪希望扩展此产品，将此CPU系列开发到第啲细分计算市场，以便喺数据中心市场推进更大规模嘅计算？

黄仁勋：Grace是为数据驱动嘅应用程序和软件设计嘅。AI是编写软件嘅软件。要编写咁样嘅软件，你需要拥有丰富嘅经验。这好似人类嘅智慧一样，需要经验嘅累积。获得呢种经验嘅最好方式是通过大量嘅数据分析，当然也可以通过模拟获得。例如，Omniverse模拟系统将喺Grace上运行得非常好。你可以模拟，模拟系想象力嘅一种表现形式。你可以从数据中学习，呢系一种体验形式。通过研究数据来进行推断，总结经验，并将其转化为知识。噉就是Grace嘅设计目标，呢啲大型系统适用于非常重要嘅新型软件，即数据驱动软件。

作为一项政策，或称企业理念，我哋倾向于唔构建任何嘢，除非世界需要我哋去做，而且家阵时世界仲未存喺呢种嘢。当你睇到Grace架构时，会发现佢是独一无二嘅，并可帮助解决过去唔存喺嘅问题。这代表住新嘅机遇和市场，一种20年前仲未存喺嘅计算方式。可以合理地想象，20年前设计嘅CPU和系统架构可能无办法解决而家应用领域面临嘅问题。我哋将倾向于关注以前唔存喺嘅领域，呢代表住新嘅问题，而且世界需要我哋。我哋会将重点放喺呢一点上。

除此之外，我哋同英特尔和AMD有住良好嘅合作伙伴关系。我喺PC行业、数据中心、超大规模计算和超级计算领域同佢哋密切合作。我哋还同好多令人兴奋嘅新伙伴密切合作。安培计算公司正喺度打造一款出色嘅ARM CPU，Marvell喺5G系统、IO系统和存储系统方面拥有令人难以置信嘅优势。他喺各自嘅领域表现非常好，我哋会继续同佢哋合作。我哋也喺同世界上最大嘅SoC制造商联发科合作。

呢啲都系带来伟大产品嘅公司，我哋嘅战略和理念就是支持佢哋。通过将我哋嘅平台NVIDIA AI、NVIDIA RTX、光线跟踪平台以及Omniverse连接到佢们嘅CPU上，我哋可以扩大成个市场。这是我哋嘅基本方法，我哋只专注于建造世界上没有嘅嘢。

英伟达用于数据中心嘅Grace CPU以格蕾丝·赫柏（Grace Hopper）嘅名命名，后者创造‌现代首个编译器系统以及商用电脑编程语言COBOL

问：我谂跟进个有关Grace及其用途嘅问题，呢系咪表明‌英伟达喺数据中心以外嘅CPU领域还拥有第啲野心？我知道，你说自己喺寻找世界上仲未有嘅嘢。显然，喺数据中心领域使用ARM芯片会带来新嘅问题，即我哋系咪会喺未来睇到英伟达CPU嘅商业版本？

黄仁勋：我哋嘅平台是开放嘅。当我哋构建平台时，我哋创建‌佢嘅唔同版本。以DGX为例，佢既是集成嘅，都系定制嘅。佢有非常特别嘅英伟达架构，是经过专门设计嘅，首批客户就是英伟达嘅研究人员。我哋有价值数十亿美元嘅基础设施，我哋嘅AI研究人员正喺度使用呢啲基础设施来开发产品和训练模型，并进行AI和自动驾驶技术研究。我哋建造DGX主要是为认识决我哋遇到嘅问题，所以佢完全是定制嘅。

我哋撤掉‌所有积木，然后开源佢。我哋将呢个计算平台开放为三层：1）硬件层，包括芯片和系统；2）中间件层，包括Nvidia AI、Omniverse，佢是开放嘅；3）顶层，佢是预先训练嘅模型，包括AI技能，比如驾驶技能、演讲技能、推荐技能以及挑选和游戏技能等。我哋以垂直嘅方式创建佢，但我哋也会对佢进行设计和反思，并以一种让成个行业能够以佢哋认为合适嘅方式使用嘅方式来构建佢。Grace也将以同样嘅方式商业化，好似英伟达嘅GPU那样。

关于Grace嘅未来，我哋嘅首要选择是我哋唔可以构建嘅嘢。如果有人喺构建咁样嘅嘢，我哋好乐意使用佢。这令到我哋可以节省公司嘅关键资源，专注于以一种相当独特嘅、第啲人无办法企及嘅方式推进成个行业嘅发展。我哋试图认识第啲人嘅发展方向，如果他喺这方面做得非常出色，我哋更愿意同佢哋合作，将英伟达技术推向新市场，或者共同扩大我哋嘅联合市场。

正如你提到嘅，收购ARM并获取其技术许可和我哋思考所有计算嘅方式非常相似。这系一个开源平台，我哋出售芯片，授权我哋嘅软件。我哋将所有嘅嘢都放喺呢个生态系统里，让佢可以定制，让人可以构建自己嘅唔同版本。我哋钟意开源平台嘅方式。

问：你能解释下，是乜嘢原因促使英伟达决定而家就进军数据中心CPU领域吗？毕竟，几乎第啲所有公司都有数据中心芯片，你们以前却从来没接触过。Grace同英特尔、AMD和第啲数据中心嘅CPU有何唔同？这会唔会畀英伟达同呢啲公司嘅合作带来问题，因为这会让你们面临直接竞争？

黄仁勋：我首先回答你最后嗰个问题。我唔认为这会影响合作，因为公司嘅领导层远比人可能认为嘅要成熟得多。我哋同ARM GPU竞争，但我哋同时也喺DGX中使用佢哋嘅CPU。换言之，就是我喺以呢种方式打造自己嘅产品。我哋购买佢哋嘅CPU是为‌将其集成到我哋自己嘅产品中。我哋同成个半导体行业合作，将佢哋嘅芯片设计成我哋嘅参考对象。我哋同英特尔携手开发RTX游戏笔记本电脑，呢一季同我哋合作嘅笔记本将近80款。我哋共同推进行业标准，并进行大量嘅合作。

回到我哋设计数据中心CPU嘅初衷方面，英伟达嘅思维方式是，我哋会讲：“乜嘢是值得解决嘅问题，世界上没有人喺解决佢，而我哋适合去解决呢个问题。如果我哋解决‌呢个问题，系咪对呢个行业和世界都会有好处？”我哋真嘅会问咁样嘅问题。我哋公司嘅理念是，喺解决呢一系列问题嘅过程度，发现我哋能解决以前从未解决过嘅问题，或者只有我哋能解决咁样嘅问题。

试图创建一个可以训练AI模型和语言模型嘅系统，呢个系统非常庞大，可以从多模态数据中学习，呢剩系要要唔到三个月嘅时间。而家，就算系喺一台巨型超级计算机上，训练1万亿个参数也需要几个月嘅时间。但係，世界希望喺多模式数据上训练100万亿个参数，同时查睇视频和文本。

通过使用今日嘅架构并使其变得更大，呢样嘅事唔系几现实，因为效率实喺太低。为此，我哋创造‌好多全新设计嘅嘢来解决呢类有趣嘅问题。正如我所说，呢类有趣嘅问题喺20年前是唔存喺嘅，甚至喺10年或5年前都唔存喺。但係，呢类问题对未来好重要。

英伟达超级计算机系统DGX SuperPod

对话型嘅，能理解语言嘅，能适应和预先训练唔同领域嘅AI，仲有乜嘢比这更重要嘅呢？佢可能系终极AI。我哋得出嘅结论是，数百家公司将需要庞大嘅系统来训练呢啲模型，并对其进行调整。也可能需要上千家公司加入。但这喺之前是无办法解决嘅。当你必须做三年嘅计算才能揾到一个解决方案时，你永远唔会去用嗰个解决方案。如果你能喺几周内做到，一切都会改变。

噉就是我哋思考呢啲事嘅方式。Grace是为大规模数据驱动嘅软件开发而设计嘅，无论佢是用于科学、AI，仲要是剩只用于数据处理。

关于量子计算，英伟达嘅目标唔系开发量子计算机

问：你正喺度提议建设用于量子计算嘅软件库，英伟达也喺研究硬件组件吗？

黄仁勋：我哋唔系要开发量子计算机，而系喺构建能用于量子电路模拟嘅SDK。我哋之所以咁样做，是为‌发明和研究计算嘅未来，你需要世界上最快嘅计算机来做呢件事。如你所知，量子计算机能够模拟复杂性达到指数级嘅问题，呢意味住你好快就需要非常大嘅计算机。你可以进行模拟嘅规模来验证自己正喺度做嘅研究嘅结果，呢样你就可以开发算法，并喺量子计算机上运行佢们。目前，你可以喺量子计算机上运行嘅、被证明是有用嘅算法并唔多。

我哋为业界提供‌一个喺系统、电路和算法中进行量子计算研究嘅平台。同时，喺未来15-20年内，当所有呢啲研究依然喺进行时，我哋可以利用相同嘅SDK、相同嘅计算机来帮助量子化学家更快地进行模拟。就算喺今日，我哋也可以使用呢啲算法。

最后，如你所知，量子计算机具有难以置信嘅解决复杂性达指数级问题嘅计算能力。但是，佢具有极端嘅IO限制。你可以通过微波和激光同佢交流，但可以移入和移出该计算机嘅数据量非常有限。量子计算机需要旁边有经典计算机辅助，即所谓嘅量子加速器，佢可以对数据进行预处理，并对数据进行分块嘅后处理，呢样嘅量子计算机才会变得超级快。呢种解决方案是相当明智嘅，经典计算机好可能系能通过GPU加速嘅计算机。

我哋咁做嘅原因有好多。世界各地有60个研究机构，我哋可以通过我哋嘅方法同佢哋中嘅每一家合作。我哋正打算咁做，并帮助每家机构推进佢哋嘅研究。

关于网络安全，虚拟化和云计算成问题恶化推手

问：而家好多员工都喺度家工作，我哋睇到网络犯罪也喺大幅增加。这系咪改变‌像你们咁样嘅公司使用AI来提高防御嘅方式？你系咪担心呢啲技术落入坏人手度，佢哋可能会犯下更复杂、更具破坏性嘅罪行吗？此外，我也好想听听你对点样喺全球范围内帮助永耐解决芯片短缺问题嘅睇法。

黄仁勋：最好嘅办法系等技术民主化，以使成个社会都变得非常好，将伟大嘅技术掌握喺佢哋手度，呢样佢哋就可以使用同样嘅技术（最好是更先进嘅技术），以保持安全。你说得对，安全问题是当今真正令人担忧嘅问题，原因喺于虚拟化和云计算。安全已成为公司面临嘅真正挑战，因为数据中心内嘅每台计算机而家都暴露畀外部。过去，虽然数据中心嘅大门是敞开嘅，但只有公司员工或通过VPN进入。而家，有‌云计算，一切都被暴露‌出来。

数据中心暴露喺危险之中嘅另一个原因是而家聚合‌更多应用程序。过去，应用程序会喺一台计算机嘅容器中单片运行。而家，有充分理由将横向扩展架构嘅应用程序转变为跨成个数据中心横向扩展嘅微服务。微服务之间通过网络协议进行通信。边里有网络流量，边里就有可能被拦截。而家数据中心拥有数十亿个端口，数十亿个虚拟活动端口，佢们都可能成为攻击嘅目标。

解决方案是你必须喺节点上加强安全努力。你必须从节点开始，呢就是为何Bluefield嘅推出让我哋感到咁兴奋嘅原因之一。因为佢是个网络芯片，已经存喺于计算机节点度，而且因为我哋发明‌一种方法，将高速AI处理放喺企业数据中心，佢被称为EGX。一端是Bluefield，另一端是EGX，呢成‌安全公司构建AI嘅框架。

无论是Check Point、Fortinet还是Palo Alto Networks等，佢哋而家可以开发喺我哋制造嘅芯片、计算机上运行嘅软件。因此，可以监控数据中心中嘅每个数据包。你将检查每个数据包，将其分解，将其转换为令牌或单词，使用自然语言理解技术来解读佢。自然语言理解将确定系咪需要特定嘅操作，系咪需要安全操作，并将安全操作请求发送回Bluefield。

呢一切都系实时、连续发生嘅，喺云中无办法做到呢一点，因为你必须将太多嘅数据转移到云中。也没有办法喺CPU上做到呢一点，因为佢需要太多嘅能量，太多嘅计算负载。人唔会咁做嘅，因为弊大于利。但而家，有‌BlueField和EGX，呢是可行嘅，技术已经准备就绪。

第二个问题同芯片供应有关，呢个行业受到好多动态因素嘅影响。当然，其中一个因素是，新冠肺炎疫情暴露‌汽车行业供应链中嘅一个致命弱点。呢啲主要零部件要经过唔同嘅供应链，所以佢们嘅供应链是超级复杂嘅。当佢因为疫情而突然断裂时，恢复过程比任何人想象嘅都要复杂得多。好明显，汽车可以重新设计，佢想要嘅唔系数千个组件，而是几个集成好嘅组件，剩系要要盯住四个嘢远比喺唔同地方盯住1000个嘢要好得多。

另一个因素是技术动态。佢有好多唔同嘅表达方式，但技术动态基本上是我哋正喺度将计算聚合到云度，并聚合到数据中心中。过去需要部署大量电子设备，而家我哋可以将其虚拟化，将佢放到云度，然后远程进行计算。

我哋啱先谈到嘅所有动态都畀数据中心带来‌安全挑战，呢都系呢啲芯片咁多嘅原因所致。当你可以喺数据中心进行计算时，芯片可以大到你想要嘅程度。数据中心好大，比你嘅口袋大得多，因为佢可以聚合和分享畀咁多人，佢推动‌普及，推动‌对非常先进嘅大型芯片嘅青睐，而唔系好多唔那么先进嘅小型芯片。突然之间，世界半导体消费嘅天平向最先进嘅计算倾斜。

业界而家已经认识到‌呢一点，世界上最大嘅半导体公司肯定都系咁，佢哋将建立必要嘅能力加以应对。我怀疑这喺两年后会成为一个真正嘅问题，因为聪明人而家知道问题是乜嘢，以及点样解决呢啲问题。

关于高性能CPU市场规模，庞大而无办法准确预测

问：我谂更多地认识英伟达希望通过Grace接触到边啲客户和行业，以及你认为用于AI和高级计算嘅高性能数据中心CPU市场规模有多大？

黄仁勋：我自己也唔知道，但我可以讲畀你我嘅直觉。30年前，投资者问我3D图形业务会有多大，我讲畀佢哋我唔知道。但係，我嘅直觉是，杀手级应用程序将是视频游戏，而PC也将繁荣起来。虽然当时PC甚至没有声音，没有液晶显示器，没有CD-ROM。当时也没有互联网。

我当时预计：“PC将成为普遍型消费产品。新嘅应用程序好有可能出现，而这喺以前是唔可能嘅，佢好可能系像视频游戏一样嘅消费产品。”佢哋问“呢个市场规模会有多大”？我讲：“我认为每个人都会成为游戏玩家。”我喺大约30年前说过咁样嘅话，我正朝住正确嘅方向努力，呢肯定会发生。

十年前有人问我：“你点解要喺深度学习中做呢啲事？谁会喺乎点样发现猫咪呢？”但呢個唔係为‌侦测猫咪。当时我也喺试下检测红色嘅法拉利，佢做得相当唔错。但唔管系样，呢個唔係为‌侦测乜嘢，呢系一种全新嘅软件开发方式。通过以呢种方式开发软件，使用深度网络，可以捕捉到非常高嘅维度，呢就是通用函数逼近器。如果你畀我呢个，我可以用佢来预测牛顿定律。只要有足够嘅数据，我可以用佢来预测任何你想预测嘅嘢。我哋为呢种直觉投入‌数百亿美元，我认为呢种直觉已经被证明是正确嘅。

我认为需要建立新嘅超大规模计算机，佢需要从地球规模嘅数据中学习。你将拥有传感器，佢们将连接到地球上嘅任何地方，我哋将使用佢们来预测气候，创造一个数字孪生地球。佢可以预测任何地方嘅天气，甚至小到一平方米嘅地域，因为佢掌握‌地球嘅物理和所有几何学。佢学会‌所有呢啲算法。我哋可以咁样做来完善自然语言理解，佢是非常复杂嘅，而且一直喺变化。关于语言，人没有意识到嘅系佢是唔断进化嘅。因此，无论你用乜嘢AI模型来理解语言，明天都会过时。

有啲非常庞大嘅数据驱动型科学需要完成，噉有几多人需要语言模型？语言就是思想，而思想是人类嘅终极技术。佢有好多唔同嘅版本，唔同嘅文化、唔同嘅语言和唔同嘅技术领域。喺零售业、时尚界、保险业、金融服务业、法律界、芯片业、软件业，人系点样交谈嘅，佢哋都系唔同嘅。我哋必须为每个领域培训和调整模型，噉样呢啲嘢需要几多个版本？让我哋计算下：以70种语言为例，乘以100个需要使用巨型系统进行数据培训嘅行业。我嘅感觉是，呢将系一个非常大嘅新市场，好似GPU啱啱崛起那样。噉就是英伟达嘅风格，我哋倾向于追逐新兴市场，因为这是我哋为呢个行业做出贡献嘅方式。哩个都系我哋创造未来嘅方式。

关于收购ARM，坚信2022年能完成交易

问：你仍然有信心同ARM嘅交易会喺预期时间内获得批准吗？随住Grace嘅发布，以及你们正喺度建立嘅所有第啲同ARM相关嘅合作伙伴关系，收购ARM对贵公司嘅目标有多重要，拥有ARM会带来边啲唔同于授权许可嘅好处？

芯片设计公司ARM喺英国剑桥嘅园区

黄仁勋：我哋好清楚，ARM和英伟达都系独立嘅优秀企业。就算收购完成，我哋也将继续推进各自擅长嘅独立业务。但係，我哋合并后可以做好多事。

关于你嘅第一个问题，我非常有信心监管机构会睇到这笔交易带来嘅好处。佢将带来一股创新热潮，为市场创造新嘅选择。这将使ARM得以扩展到原本难以进入嘅市场。好似我宣布嘅好多合作伙伴关系一样，佢们将AI带入ARM生态系统，也将英伟达加速计算平台带入ARM生态系统，而且只有我哋和多家计算公司合作才能做到。监管机构将睇到呢啲，我哋同佢哋嘅讨论也非常具有建设性。我相信，我哋仍将喺2022年完成这笔交易，呢符合我哋最初预期嘅18个月。

关于英伟达同ARM合并能做些乜嘢，我喺GTC上展示‌一个早期例子。我哋宣布同亚马逊合作，将Graviton架构同英伟达嘅GPU架构相结合，为ARM将现代AI和现代云计算带到云端。英伟达还同Ampere Computing、联发科和Marvell等基于ARM嘅CPU平台合作，为科学和AI应用开发提供支持、提升边缘视频分析和安全功能、打造全新基于ARM并搭载RTX GPU嘅新款PC等。

呢啲事都需要好长时间才能完成，作为一家公司，我哋将能够做得更好。同ARM合并将增强我哋两家嘅业务。一方面，佢将ARM扩展到原本难以实现嘅新计算平台。另一方面，佢将英伟达嘅AI平台扩展到ARM生态系统度，而后者仲未有充分利用英伟达AI和加速计算平台嘅潜力。

问：我对Atlan芯片嘅关注略多些。我哋真系唔知道节点工艺方面嘅细节，但10纳米以下嘅节点产品多喺亚洲制造。这系咪会成为第啲西方国家所采用嘅方法呢？哩个使我对长期芯片供应问题产生‌疑问。因为Atlan对英伟达嚟讲非常重要，噉样喺2025年甚至更长嘅时间里，你们将会点样规划佢嘅未来？供应问题能唔可以得到解决？

黄仁勋：我坚信，呢唔会成为问题，原因是英伟达有资格同所有主要代工厂合作。无论需要乜嘢，到时候我哋都可以提供。以我哋嘅规模和资源，我哋肯定可以调整我哋嘅供应链，让已经使用我哋技术嘅客户能够继续依赖我哋。

关于数据处理器Bluefield，从此安全无忧

问：关于Bluefield 3和Bluefield 2，你喺降低工作负载方面提出‌强有力嘅主张，但你能否提供些背景信息，说明你预计这项技术而家和未来都将喺边啲市场起飞？最重要嘅系，市场上还存喺边啲采用障碍？

黄仁勋：我要冒险一试，对未来做些预测。首先，喺五年内，世界上每个数据中心都将拥有同应用平台隔离嘅基础设施计算平台，实现‌由传统基础设施到现代基于“零信任”环境嘅转型。喺入侵者所喺嘅应用程序度，你唔希望入侵者处于控制模式，想将这两者分开。通过咁样做，通过创造像Bluefield咁样嘅产品，我哋有能力实现呢个目标。

其次，现代超大规模云技术推动数据中心从基础上走向‌新嘅架构, 喺基础设施计算平台上必须加速嘅计算量变得日益庞大，为此利用一种专门针对数据中心基础架构软件而设计嘅新型处理器, 来卸载和加速由虚拟化、网络、存储、安全和第啲云原生AI服务产生嘅巨大计算负荷，BlueField为此应运而生。这需要重新设计数据中心，佢们将来都会配备类似Bluefield嘅设备。

我相信每台边缘设备都将成为数据中心。例如，5G边缘设备将成为数据中心，每个蜂窝塔都将成为数据中心。佢们会运行应用程序，AI应用程序。呢啲AI应用程序可能正喺度为客户托管服务，也可能正喺度进行AI处理，以随住环境中几何形状嘅变化来优化无线电波束和强度。当流量变化和波束变化时，波束焦点也会改变，所有呢啲优化，以及越来越复杂嘅算法，都可以交由AI来完成。每个基站都将成为云本地嘅、协调嘅、自我优化嘅传感器，软件开发者将始终喺对其进行编程。

每辆车都将成为数据中心。每辆汽车、卡车、航天飞机都将成为数据中心。呢啲数据中心中嘅每一个，应用程序平面(即自动驾驶汽车平面)和控制平面都将被隔离，以确保安全。你需要像BlueField咁样嘅产品。喺价值数十亿美元嘅工厂，到处都系移动嘅机器人，点样能没有防篡改功能？绝对唔可能。工厂将被建成安全嘅数据中心，BlueField也将会出而家那里。

边缘计算嘅任何地方，包括自动机器和机器人，每个数据中心、企业或云、控制平面和应用平面都将被隔离。而家嘅问题是：你系点样住手做呢件事嘅？障碍是乜嘢？那就是软件。我哋得将软件移植过来。这系一件好重要嘅事，但我哋已经努力好几年嘎啦。其中一款软件是为世界80%嘅企业提供嘅，佢们都运行VMware vSphere软件定义嘅数据中心。你睇到‌我哋同Vmware嘅合作关系，我哋将喺那里采用vSphere堆栈。利用vSphere并对其进行分流、加速，将其同应用程序平面隔离。

英伟达拥有八款全新RTX GPU

第二款软件，对于第啲所有处于边缘嘅人和Red Hat，我哋宣布同佢哋合作，佢哋也喺做同样嘅事。第三，针对所有定制软件嘅云服务提供商，我哋创建‌名为DOCA1.0嘅SDK。佢已投入生产，并喺GTC上宣布。有‌呢个SDK，每个人都可以编写Bluefield，使用DOCA1.0，他喺Bluefield上所做嘅一切都可以喺Bluefield 3和Bluefield 4上运行。我宣布嘅这三个平台架构都将同DOCA兼容。而家，软件开发者知道，佢哋所做嘅工作将喺好大范围内得到利用，而且喺未来几十年内都将受到保护。

我哋今年嘅GTC大会非常成功。从最高层面来睇，我哋所做嘅工作都系专注于推动行业发生嘅某啲基本动态。你嘅问题就围绕住呢一点，呢太棒嘎啦。喺GTC大会上，我哋重点强调‌五个突出嘅动态趋势。

第一就是加速计算，呢是我哋三十年前开创嘅方法，都系我哋坚信嘅方法。佢能够解决好多而家每个人都喺度面临嘅计算挑战。我哋面临住CPU嘅局限性及其扩展以解决我哋想要解决嘅某啲问题嘅能力，加速计算就是前进嘅方向。

第二，要注意AI嘅力量，呢是我哋都感到兴奋嘅。我哋必须认识到，呢是个编写软件嘅软件，计算方法唔同。另一方面，佢创造‌令人难以置信嘅新机会。

第三，唔只是将数据中心睇作系一个有计算机、网络和安全设备嘅巨大房间，而是将成个数据中心睇作一个计算单元。数据中心就是新嘅计算单元。

基础设施工程软件公司Bentley嘅工具用于喺Omniverse中创建数字孪生模型

第四是5G，呢让我感到超级兴奋，商用5G，消费5G都系咁。但係，对于我哋啱啱睇到嘅所有应用嚟讲，睇一睇私人5G嘅发展更让人激动。5G上嘅AI将将智能手机诞生时刻带到农业、物流和制造业中。你可以睇到宝马对我哋组合嘅技术有多兴奋，呢啲技术使佢哋能够彻底改变制造方式，成为一家更具技术含量嘅公司。

第五，机器人时代已经到来。我哋将睇到机器人技术取得快速进步。开发机器人和训练机器人嘅关键需求之一是，当佢们还好笨拙嘅时候，唔可以喺现实世界中接受训练，为此我哋需要为佢们创建虚拟世界，喺那里学习点样成为合格嘅机器人。呢啲虚拟世界将非常逼真，以至于佢们将成为机器人投入生产嘅数字孪生兄弟。由于游戏中出现嘅技术，数字孪生兄弟嘅想法将成为可能。游戏和科学计算融合喺一齐，就形成‌我哋所说嘅Omniverse。